vision transformer衍生模型
时间: 2023-11-06 08:08:16 浏览: 63
Vision Transformer是一种基于自注意力机制的图像分类模型,它在图像分类任务上表现出色。而衍生模型则是在Vision Transformer的基础上进行改进和扩展,以适应更多的视觉任务。以下是一些常见的Vision Transformer衍生模型:
1. DeiT(Distilled ViT):通过蒸馏技术将大型的Vision Transformer模型压缩成小型模型,以适应移动设备等资源受限的场景。
2. ViT-Lite:在Vision Transformer的基础上,通过减少通道数、缩小输入图像尺寸等方式,将模型大小和计算量降低到原来的1/10左右,以适应轻量级场景。
3. DETR(DEtection TRansformer):将Vision Transformer应用于目标检测任务,通过引入位置编码和Transformer解码器等模块,实现了端到端的目标检测。
4. ViT-HRNet:将Vision Transformer和HRNet(High-Resolution Network)结合起来,以提高模型对于高分辨率图像的处理能力。
5. Swin Transformer:通过分层的方式,将输入图像分解成多个子图像,以提高模型对于大尺寸图像的处理能力。
相关问题
vision transformer模型
Vision Transformer模型是一种将Transformer模型架构应用于计算机视觉领域的模型。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,Vision Transformer模型使用注意力机制代替了卷积操作,从而能够综合考虑全局的特征信息。Vision Transformer模型的训练过程相对较慢,耗费较多的硬件资源和时间。
Vision Transformer模型
好的,你的问题是关于Vision Transformer模型。Vision Transformer是一种基于Transformer的图像分类模型,在2020年由Google提出。与传统的卷积神经网络不同,Vision Transformer使用多头自注意力机制来学习图像中的特征,可以更好地处理图像中的全局信息和长程依赖关系,同时减少了模型中的参数数量。Vision Transformer模型已经在多个图像分类比赛中取得了优异的成绩。
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